当智能座舱能读懂驾驶者的情绪波动、生产线可自主完成迭代优化、营销内容由 AI 精准生成，这些曾只存在于科幻想象中的场景，正成为全球汽车产业的日常现实。随着生成式 AI 技术的爆发式演进，汽车产业正站在百年未有的变革转折点上，以远超以往的速度驶入智能化重构的新赛道。
回顾 2025 年，生成式 AI 如潮水般席卷汽车产业，从智能座舱的沉浸式交互体验，到整车研发效率的飞跃提升，再到供应链的智能决策优化，技术落地呈现爆发式增长态势。然而繁荣背后，行业也面临着 “试点繁荣、规模遇冷” 的普遍困境：超过 80% 的主流车企已启动生成式 AI 试点，但仅约 15% 成功实现规模化应用，技术热潮与商业现实之间的巨大鸿沟逐渐显现。车企在 “研、产、供、销、服” 各环节的 AI 探索虽如火如荼，却普遍陷入 “有应用，无融合；有尝试，无价值” 的困局，零散的 AI 试点如同散落各处的珍珠，因缺乏串联无法形成提升企业核心竞争力的价值链。
在技术迭代加速、行业竞争加剧的当下，生成式 AI 正在重塑汽车产业的竞争规则，其核心已从技术领先的竞赛转向价值创造能力的较量。在此背景下，《智驭变革：生成式 AI 驱动汽车产业价值重构》立足行业痛点与发展趋势，旨在厘清生成式 AI 在汽车产业中的落地路径，为车企突破 “试点困境”、构建系统化 AI 战略与执行体系提供行动蓝图，助力行业在这场深刻的产业变革中抢占先机，共同开启智能汽车的新纪元。
一、挑战与战略机遇
1.1 产业变革前夜：传统汽车制造业的转型压力与价值重构需求
在全球汽车产业经历百年变革的关键节点，传统制造厂商正面临着前所未有的系统性挑战。
供给端：原材料价格攀升与市场竞争白热化的双重压力下，成本控制已成为车企生死线，迫使企业通过生产流程再造与研发投入优化来谋求生存空间。与此同时，产业链中游的劳动力断层进一步加剧困境，先进制造人才缺口导致生产周期延长、成本增加，叠加地缘政治紧张引发的供应链波动，如汽车芯片短缺，使交付稳定性遭受严峻考验。更值得警惕的是，随着智能座舱与自动驾驶渗透率提升，车辆系统遭网络攻击的风险指数攀升，数据安全与隐私保护也已成为车企持续加大的必要投入。
需求端：变革更为剧烈，用户对智能化的期待呈爆发式增长。中国生成式人工智能用户规模已达 5.15 亿人，普及率为 36.5%，这意味着超过三分之一的消费者已熟悉并能接受 AI 驱动的产品与服务，为智能座舱、个性化营销等场景的规模化应用奠定了市场基础。电动化与智能网联需求激增正改写市场规则，比如消费者对 800V 高压快充技术的快速普及、智能座舱人机交互体验成为购车核心决策因子等，技术的快速更新和需求的快速升级倒逼车企改善现有的长研发周期，加速产品迭代以适应新的市场环境。此外，在新势力的影响下，消费者对购车体验、售后服务等方面也产生了更高的追求，促使传统车企进行销售模式、服务模式、用户运营等方面的全面升级。
供给和需求端的双重挤压迫使汽车制造商寻求革命性突破：既要在研发端实现从 “市场跟随” 到 “需求定义” 的模式转变，又要在制造端构建弹性供应链，更要在用户端打造全生命周期的价值服务体系。生成式 AI 的出现，恰好为破解这些结构性难题提供了技术钥匙。
1.2 生成式 AI 重塑产业竞争维度的七大引擎
作为移动互联网之后最具颠覆性的技术创新，生成式 AI 正在重新定义汽车产业的价值创造逻辑。沿着汽车产业链出发，生成式 AI 可在研发与创新、物流管理、生产管理、销售与市场营销、售后服务支持等领域创造价值。
（一）研发创新的加速驱动引擎
在研发与创新领域，生成式 AI 可加速产品开发进程，开拓市场趋势，生成研究文献的摘要与关键见解，从而提升研发效率和创新能力。例如，某知名车企借助生成式 AI 完成新车型研发，从概念提出到原型制造阶段的时间大幅缩短至传统流程的一半，充分展现了生成式 AI 在加速研发创新方面的强大能力。
（二）供应链重构：智能协同中枢
生成式 AI 为汽车供应链重构提供了核心引擎，其价值已从需求预测、物流优化扩展至全产业链协同与生态创新等全新环节。在需求协同方面，某德系豪华品牌部署的生成式 AI 预测系统，通过融合实时市场信号与订单数据，将多级供应链的预测准确率从 72% 大幅提升至 89%，库存周转率随之提高 35%，有效缓解了 “牛鞭效应”。在物流与履约领域，技术应用更为深入：某国际物流集团与某跨国车企合作的 AI 动态路径规划系统，通过同步生产计划与实时交通数据，实现了零部件运输成本降低 22% 及碳排放减少 18% 的双重效益。此外，领先车企正将 AI 应用于更广泛的场景：例如，利用 AI 模拟与优化其全球超级工厂的生产线及物料调度，大幅提升了生产节拍与设备综合效率（OEE）；主机厂与零部件供应商共建基于 AI 的协同平台，实现产能与库存状态的实时透明与自动补货。这些实践标志着生成式 AI 已从单点工具演变为供应链的 “智能协同中枢”，正推动汽车产业从传统的线性链式结构，向一个具有更强韧性、更高效率与更优成本的价值网络全面演进。
（三）制造智能化：从自动化到自主化
在生产管理方面，生成式 AI 可通过数据分析和模型预测，优化生产流程，提高生产效率。通过机器视觉与深度学习算法，生成式 AI 对生产线上的产品进行实时监测，一旦发现质量问题，立即进行定位、分类，并根据问题严重程度进行优先级排序，及时通知相关人员进行处理，有效降低次品率。例如，某头部新能源品牌的 AI 视觉检测系统，将缺陷识别率提升至 99.98%，漏检率下降 60%。此外，生成式 AI 还能通过对研发文献的智能分析，生成创新设计思路与工艺改进方案，推动汽车生产制造向智能化、柔性化方向发展，提高企业生产制造的灵活性与适应性。某德系豪华车品牌工厂的 AI 驱动数字孪生系统，实现了新车型产线规划周期从 18 个月缩短至 6 个月，设备综合效率（OEE）提升 15%。某日系车企的 AI 机器人训练工厂，使新工序编程时间从 72 小时缩短至 4 小时，机器人适应多品种生产的切换时间减少 50%。某国内头部车企新工厂的 AI 能耗管理系统，使单位产能能耗下降 23%，达到行业领先水平。
（四）用户体验重构：从功能提供到场景定义
在汽车行业服务领域，生成式 AI 技术正在重塑客户体验。基于先进的云和人工智能技术，智能客服系统能够实现 7×24 小时全天候服务，通过深度学习技术精准理解客户问题，提供专业解答。系统支持语音、文字等多渠道统一接入，确保客户随时随地获得及时响应。在个性化服务方面，依托机器学习构建的客户画像和预测模型，能够主动识别车辆保养需求，提前预警潜在问题。通过整合车联网数据和维修记录，系统可为每位车主量身定制专属的保养计划和服务建议，实现精准服务。借助强大的全文检索能力，系统可快速定位技术解决方案，持续积累和优化知识库。同时，基于智能推荐服务，系统能够根据用户习惯和偏好推送个性化的保养提醒和增值服务建议，有效提升客户满意度和忠诚度。这一创新解决方案帮助汽车企业显著提升了售后服务效率，优化了运营成本结构，同时为客户创造了更加贴心、便捷的服务体验。通过智能化转型，汽车品牌能够建立更加紧密的客户关系，增强市场竞争力。
生成式 AI 驱动的虚拟客户支持系统集成了智能问答、远程诊断、故障预警等多种功能，可为客户提供便捷、高效的自助服务。客户无需等待人工客服，即可通过智能系统快速获取问题解决方案，极大地提升了服务效率与客户满意度。生成式 AI 叠加虚拟现实（VR）技术打造的客户服务培训系统，能够模拟各种复杂售后场景，为服务人员提供沉浸式培训体验，有效提升服务人员专业能力，进而提升客户体验，同时降低培训成本。
某德系豪华车品牌的语音助手集成 GenAI 技术后，用户主动交互频次提升 300%，复杂指令完成率从 65% 提升至 89%。某美资车企开发的可配置数字助手，支持用户自定义语音交互风格，使车载系统 NPS（净推荐值）提升 22 个百分点。国内新势力造车的 AI 顾问系统，通过分析 200 + 用户标签生成个性化配置方案，订单转化率提高 18%。
（五）服务生态拓展：从产品销售到价值运营
生成式 AI 通过整合客户全生命周期数据，运用先进的数据分析与建模技术，构建出精准、全面的客户画像。在销售和市场营销环节，生成式 AI 可生成定制化的营销内容和素材，并通过大数据分析进行精准推送，实现精准营销和客户体验优化。基于此，企业能够对客户购车流程进行精细化、个性化管理，从潜在客户挖掘到购车决策引导，再到售后关系维护，实现全流程的精准营销与服务。
面对消费者偏好快速变化的市场特点，生成式 AI 实时收集、分析市场趋势与竞品动态数据，及时调整企业营销策略。例如，在新能源汽车市场，生成式 AI 可根据消费者对续航里程、充电设施、智能驾驶等方面关注度的变化，动态优化产品宣传重点与促销活动设计，确保企业营销策略始终贴合市场需求。
某车企通过智能客服系统，实现 85% 的咨询自助解决，服务成本下降 40%，问题响应时间缩短至 30 秒以内。AI 车联网数据分析平台，通过预测性维护将客户到店率提升 25%，售后服务毛利率提高 12 个百分点。某头部新能源车企的芯片算力优化算法，通过生成式 AI 持续升级自动驾驶模型，使软件订阅收入占比预计 2025 年突破 20%。
（六）创新加速引擎：从经验依赖到数据智能
随着中国汽车市场竞争加剧，车企面临着将传统 3-5 年开发周期压缩至 24-36 个月的严峻挑战。在众多工程仿真环节中，空气动力学分析（CFD）作为关键环节，其传统流程存在明显痛点：单次迭代需要 8-10 小时，从表面建模到分析计算需要 3-5 周，且 72.8% 的企业面临计算资源受限问题。
生成式 AI 为空气动力学设计带来了革命性突破。通过融合文生图模型（Diffusion Model）和神经辐射场（NeRF）技术，将传统 8-10 小时的迭代时间缩短至 20-60 秒。系统首先快速生成符合美学和空气动力学要求的设计方案，继而将 2D 设计转换为精确的 3D 点云模型，最后利用深度学习网络完成网格生成和仿真计算。
这种创新方法显著扩展了设计空间探索范围。通过分析历史数据和持续优化，系统能够在短时间内评估超过 2,000 个设计方案，帮助车企实现极具竞争力的风阻系数。端到端的工程仿真平台不仅确保了计算资源的高效调配，还实现了与主流 CAE 软件的无缝集成，从根本上改变了传统汽车开发模式，助力车企在激烈的市场竞争中保持领先优势。（七）车辆产品智能体：从功能终端到移动智能实体
“车辆产品智能体” 超越了传统车载系统的功能叠加，它以 AI 为内核，打通人、车、路、云全景数据，实现 “驾驶策略自主生成 - 用户需求主动响应 - 服务生态无缝衔接” 的闭环，将车辆转化为具备自主决策、自然交互、持续进化能力的智能实体。
智驾
当今汽车行业在开发辅助驾驶系统时面临着数据处理的巨大挑战。每辆智能汽车日均产生 40-80TB 的传感器数据，累计达到 PB 级规模，这些数据包括雷达、激光雷达、摄像头和 GPS 等多种形式。开发团队需要在有限时间内处理和标注数十亿帧数据，同时还要确保数据的安全性和隐私保护。生成式 AI 技术为这些挑战带来了创新解决方案。在数据处理环节，AI 系统能自动分析视频流，提取道路类型、天气状况、交通参与者等多维度信息，并生成结构化的场景描述。通过智能匿名化技术，系统可自动处理视频中的敏感信息，确保数据合规使用。在场景检索方面，多模态技术支持开发人员通过自然语言或图像快速定位所需场景，显著提升数据资产利用效率。更重要的是，生成式 AI 还能构建高质量的模拟场景。结合高精地图数据，系统可根据开发需求自动生成符合真实道路特征的测试场景，为模型训练提供丰富的数据支持。这种端到端的智能化解决方案，不仅大幅提升了开发效率，也加速了辅助驾驶技术的创新进程。
智能座舱语音助手
车载语音助手已成为数字驾驶舱的关键特性，显著影响消费者的购买决策。根据 J.D.Power 的调研显示，78% 的客户表示车载语音助手会影响其购车决定。
传统基于规则的语音控制功能在开发和维护上成本高，且难以达到用户期望。而生成式人工智能的应用为车载语音助手注入了新的活力。
生成式 AI 赋能的智能语音助手可以整合多种功能：实现车辆控制、车内导航、车载通讯、音乐和视频播放等车载娱乐功能，甚至可以延伸至智能家居控制。结合网络内容，还能实现天气、新闻、常识等信息的智能查询。这不仅让人车交互实现了真正的解放双手，还能提供更加亲切友好、个性化的体验。
在此过程中，生成式人工智能技术的应用体现在两个方面：一是利用大模型增强自然语言理解和转化能力，以更友好的方式与车内用户交互；二是通过 LLM Agent 实现对话的智能调度和管理。随着多模态大模型的发展，未来有望实现语音文字转换的无缝衔接，带来更多创新可能。
二、聚焦核心场景，验证价值回报
2.1 关键价值驱动 —— 效率、体验与能力创新
在数字化转型浪潮中，生成式 AI 已成为企业提升竞争力、挖掘潜在价值的核心技术。越来越多的企业正积极部署各类生成式 AI 应用，聚焦于降低成本、提升效率，以驱动创新与业务增长。通过优化业务流程、提高资源利用率，生成式 AI 能够帮助企业降低运营成本、加速任务处理速度、提升整体运营效率，从而在市场竞争中占据更有利位置。
AI驱动的转型过程中，企业应该瞄准的三个可以创造业务价值的关键领域
2.2 核心应用场景 —— 收入增长与成本优化
根据德勤全球研究测算，从经济效益角度出发，生成式 AI 将为单个汽车制造商平均带来约 70 亿美元的价值机遇。其中，成本节约约为 7.7 亿美元，收入增长则更为可观，达到约 63.2 亿美元，充分展现了生成式 AI 在优化车企财务表现上的显著作用。
收入增长：在促进收入增长的场景中，生成式 AI 广泛覆盖研发、供应链管理、市场营销、销售、售后支持与客户服务等多个领域，可实现约 1%-2% 的收入增长。
成本优化：在成本优化方面，生成式 AI 同样发挥着重要作用：
销售与管理费用优化：企业各部门可借助生成式 AI 加速成果产出、自动化重复任务，实现约 5%-20% 的效率提升。
例如，营销部门可利用 AI 制定营销策略、生成个性化信息；信息技术部门可通过 AI 实现跨编程语言快速转换、模拟安全威胁以强化网络安全；运营部门可进行数据分析，预测未来人力需求；法务部门则可实现自动化文件审查与合同条款起草。
产品成本优化：生成式 AI 可基于海量数据分析，提供库存水平优化建议、最优分销路线建议，并通过观察制造过程识别错误及质量问题，生成优化的产线布局与合作流程，从而提升生产效率，整体可节省 5%-10% 的成本。
越来越多的汽车制造商开始在生成式AI领域主动尝试
这些实践普遍围绕汽车价值链各个环节展开，但目前仍普遍是单点单场景的尝试……
2.3 当前实践困局：从 “点状实验” 到 “价值断链”
越来越多的汽车企业正围绕 “研、产、供、销、服” 等核心价值环节，积极尝试生成式 AI 技术。然而，这些探索大多停留在 “点状实验” 阶段，如同散落的珍珠，未能串联成链，主要表现为：
场景孤岛化：市场部门用 AI 生成营销文案，研发部门用 AI 代码辅助编程，服务部门尝试智能客服 —— 这些尝试彼此独立，缺乏统一的战略规划与数据打通。
与主流流程脱节：相关应用往往作为额外工具或试点项目存在，未能深度嵌入产品研发、供应链管理、生产制造、销售服务等企业核心运营系统。
价值衡量模糊：由于未能与主营业务流程深度融合，这些 “点状尝试” 难以形成从技术投入、效率提升到商业成果的清晰价值传导路径，导致投资回报率难以衡量，无法实现规模化价值。
这种 “有应用，无融合；有尝试，无价值” 的困局，根源在于企业缺乏将前沿技术与主营业务战略相连接的系统性框架，其根本症结在于技术探索与业务战略之间存在结构性断层 —— 前沿技术未能纳入企业价值创造的主航道，沦为散点式的点缀。
三、体系化破局：战略、组织与流程的全面转型
破局之道：系统性转型组合拳
德勤观点认为，破局的关键在于启动一场战略引领、贯穿组织与流程的全面转型。这要求企业打出系统化的 “组合拳”，而非进行局部调整：
战略为先：从 “技术试点” 到 “战略锚定”
企业必须将生成式 AI 从部门级的技术工具，提升为驱动企业未来发展的核心战略支柱。这意味着需要明确 AI 战略意图，并将其与企业核心业务目标（如提升市场份额、打造差异化体验、开辟新收入来源）进行强关联，确保每一分技术投入都服务于整体商业成功。
组织为基：从 “技能孤岛” 到 “体系化能力”
打破传统的部门墙，构建一个具备 AI 素养、能够进行跨职能协同的敏捷组织。这涉及人才结构调整、激励机制重设与新文化培育，旨在将短暂的 “技术火花” 转化为组织内生的、可持续的 “创新能力”。
流程为脉：从 “点状工具” 到 “价值链条”
这正是德勤 “珍珠链” 理论的核心 —— 通过对 “研、产、供、销、服” 等核心业务流程进行端到端的梳理与重构，打造一条能够串联并承载 AI 应用的 “金链”。唯有将技术能力彻底融入业务运营的主干道，才能实现价值的顺畅传导与规模化释放。
德勤的生成式 AI 评估与实施框架，正是为企业提供这样一套完整的 “组合拳”。它从战略契合度、组织准备度、流程成熟度三大维度出发，帮助企业精准评估现状、明确转型路径，并最终将散落的 AI “珍珠” 系统性地串联成一条提升企业核心竞争力的 “价值项链”。
3.1 生成式 AI 成功的十大关键决策点
在落实生成式AI战略时，需针对企业整体业务组合做出关键决策
在企业决定启动 AI 战略并落地执行时，往往需要综合考量战略制定、组织与人员能力建设、流程优化及数据与技术迭代更新等诸多要素。我们总结了确保生成式 AI 能创造商业价值的十大关键要素，它们共同构成了一个从顶层设计到基础支撑的完整行动框架。
每个决策点都对应着实现生成式 AI 价值所需的核心能力，这些能力将为企业开辟价值兑现的路径。
3.2 组织为基：从 “技能孤岛” 到 “体系化能力”
德勤的调查显示，生成式 AI 的采纳 “更多是人力资本的挑战，而非技术挑战”。43% 的领导者担心员工技能熟练度会随着 AI 的使用而下降。因此，如何大规模提升员工的 AI 技能，并重构组织架构以适应人机协作，是车企必须解决的核心问题。
3.2.1 AI 组织发展阶段
企业需根据自身发展阶段，选择适配的 AI 运营组织模式。德勤研究认为，这通常分为三个阶段，逐步提高业务部门的参与度与对 AI 建设的深度参与。
1、AI 组织架构的演进阶段
企业的 AI 组织模式会随发展阶段动态调整，通常分为以下三类：
1. 起步阶段：集中式 AI 管理模式：在数字化部门下设 AI 管理部门，统一负责所有 AI 相关项目的计划、预算与具体建设工作。特点：AI 相关业务职能仍分散在各业务部门执行，与数字化 AI 管理组织协同推进。核心目标：聚焦 AI 基础能力建设，如搭建数据存储和处理系统、引入生成式 AI 算法模型、培养专业人才。
2. 发展阶段：AI 指导委员会模式模式：成立集团 AI 指导委员会，监督所有 AI 建设流程，控制计划、费用与关键指标。特点：AI 相关业务职能仍由各业务部门执行，但需向委员会汇报，接受战略指导。核心目标：聚焦 AI 战略落地，委员会依据行业趋势和企业目标确定重点应用领域，统一管控 AI 建设的计划、费用与指标。
3. 成熟阶段：分布式 AI 建设模式：各业务部门均建立独立的 AI 建设组织，自主推进部门内 AI 建设与考核。特点：数字化部门的 AI 管理小组主要负责技术底座建设，并为各部门提供能力指导。核心目标：实现 “处处用 AI”，各部门依据自身需求开展 AI 应用，如营销部门做精准营销、研发部门加速创新，最终促进经验共享与整体能力提升。
3.2.2 德勤 AI 能力蜂窝图：多维度赋能体系解析
德勤 GenAI 能力蜂窝图以 “GenAI 战略规划” 为核心，向外辐射出不同颜色的六边形，清晰展示了参与 GenAI 部署的各类角色与职能单元。
该图形象地表明，GenAI 的成功落地并非仅靠技术团队，而是需要组织内部多方力量紧密协同、相互支撑的系统工程。它强调了跨部门沟通、知识共享，以及在统一战略引领下的分工协作。
德勤 GenAI 能力体系揭示了一个覆盖战略、业务、技术、治理与支撑等多个层面的赋能体系。
3.3 “珍珠链” 模型：生成式 AI 驱动端到端业务转型
3.3.1 核心概念
“珍珠链”（String of Pearls）是一种通过集成人工智能（尤其是生成式 AI）来更快识别、分类、预处理和解决质量问题，并优化业务流程，从而实现转型价值的创新方法。
珍珠（Pearl / Use Case）：将多种 AI 能力组合起来解决特定业务问题的离散单元。单个 “珍珠” 的应用范围通常局限于特定流程步骤，并依赖上下游环节，是构建 “珍珠链” 的基础。
珍珠链（String of Pearls）：多个 “珍珠” 的互联，共同增强或加速端到端业务流程。其价值是复合的，一个阶段的输出会成为下一个阶段的输入，因此某一环节的优化会带动全链路受益。
该模型包含三个核心部分：AI 能力（AI Capability）：构成应用基础的技术功能模块，如生成式 AI、机器学习和分析技术。生成式 AI 通过学习海量文本数据创建新的文本、代码、音频、图像和视频；机器学习算法则能在无明确编程的情况下做出决策并持续学习，分析技术用于统计建模和预测未来结果。
3.3.2 赋能端到端业务流程的转型升级
生成式 AI “珍珠链” 模型为企业提供了强大框架，通过系统性整合与编排多个 AI 用例，赋能端到端业务流程的转型升级。
它不仅关注单个 AI 能力的部署，更强调通过 “串联” 创造复合价值，从而在不同业务领域实现效率提升、成本节约、体验改善和质量增强。成功实施的关键在于：
建立可互操作的数字基础架构、确保数据流畅通、采用统一的 AI 标准、构建持续学习的反馈机制。
端到端流程的运转逻辑：业务用户在所选系统中使用 AI 功能，其输出可输入到下一个 “珍珠” 中，端到端流程中的业务用户使用系统，将上一步的输出作为输入。
下一个业务用户通过接入集成的数据和 AI 网络，继续端到端流程；
端到端流程的结果与学习成果可反馈到前期 “珍珠” 中，形成闭环优化。
以汽车行业客户关怀 “珍珠链” 为例，生成式 AI 支持的客户关怀可实现整个售后客户旅程的转型，以客户体验和效率为导向。
3.3.3 业务编排与实施要素
成功编排和实施 “珍珠链” 模型，需要以下关键要素：互操作设计（Interoperable design）：确保不同系统和 AI 功能模块间顺畅协作跨平台数据连接（Data connectivity across platforms）：实现数据在不同平台间无缝流动与共享统一 AI 方法与标准（Consistent AI approach and standards）：采用统一的 AI 开发与应用标准，确保一致性和可扩展性闭环学习 / 反馈循环（Closed learning/feedback loop）：建立持续学习与改进机制，将流程结果和经验反馈到前端环节统一的学习体验（Unified learning experiences）：为业务用户提供一致且易用的 AI 工具与界面
3.4 技术为器：从 “单一工具依赖” 到 “平台能力支撑”
面对企业 AI 建设的规划与实施挑战，德勤基于丰富实践，推出了涵盖 “业务场景、生成式 AI 产品代理层、大模型平台层、数据及知识库” 的四层框架。该框架不仅为企业提供了全面的 AI 能力评估体系，更指明了从顶层场景到底层技术的建设路径，已在德勤 DelphiAI 平台实践中形成闭环，并得到持续验证与优化。
各层核心作用：
用户与业务场景层面：需要业务与技术人员深度协作，从生产、营销、销售等多领域出发，识别真实业务需求，针对痛点进行场景迭代优化。
生成式 AI 产品代理层：作为连接业务系统与模型的桥梁，避免业务系统直接暴露于大模型以降低风险，并根据任务复杂度、数据量等因素，智能调配大模型或小模型处理请求，为终端提供统一接口。
基础设施平台层：提供标准化工具链，降低模型开发与运维复杂度。其混合架构整合通用能力与垂直能力，避免过度依赖单一厂商，包含文本生成、多模态等多种模型类型，既能满足当下需求，也能灵活适应未来技术演进。
数据及知识库：是企业 AI 建设的基石。它需要深入业务流程挖掘 “专家知识”，搭建包含知识库、特征库、存储车、用户等多方面的完整知识体系，并严格把控数据质量，确保数据准确、完整、及时，实现全域知识的统一管理，为 AI 应用提供坚实支撑。
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